[发明专利]一种基于ROI的交通标志牌实时检测方法及系统

说明书

本发明提供一种基于ROI的交通标志牌实时检测方法及系统，其中方法包括进行YOLO V3网络检测识别，还包括以下步骤：将输入图像的颜色空间由RGB转换为HSV；交通标志牌主颜色提取；去除小连通区域，感兴趣区域提取。本发明提出一种基于ROI的交通标志牌实时检测方法及系统，首先利用颜色特性提取图像中的候选区域，再结合一定的规则确定图像中的ROI区域，这样确定的ROI区域可以去掉场景图像中的干扰因素，再利用YOLO v3在ROI区域内检测交通标志牌，提升了交通标志牌检测的精度和速度，解决了智能车辆在道路行驶过程中快速准确检测交通标志牌的难题。

技术领域

本发明涉及图像视觉的技术领域，特别是一种基于ROI的交通标志牌实时检测方法及系统。

背景技术

交通标志检测技术是交通标志识别系统的重要前提和基础，由于背景的复杂性，在进行颜色分割时部分区域可能会受到干扰，为交通标志的检测带来困难。再加上智能车辆在道路上行驶时，速度比较快，因此需要提供一种快速的检测算法以便能够及时准确地检测出道路旁的交通标志牌，再识别出标志牌的语义信息。

《智能计算机与应用》杂志2016年8月第6卷第4期公开了郝博闻、梁宇峰、李文强、倪钰婷、温斯傲和刘展宁的《基于颜色空间和模板匹配的交通标志检测方法》，利用HSV颜色空间和RGB颜色空间对不同颜色的交通标志进行粗检测，标记不同的值实现ROI分割，然后利用模板匹配的方法对交通标志进行处理，使用模板在ROI区域上滑动，得到模板相似度的最大值，以此来实现检测过程。该方法在图像中颜色提取范围方面没有具体列出相应颜色的模型(阈值)，颜色提取后在ROI区域确定时没有加入相关规则，这种情况下对于ROI区域比较大，由于论文中采用了基于特征的模版匹配的方法，检测速度比较慢，不能够达到智能车辆在行驶过程中对交通标志牌实时检测的需求。

发明内容

为了解决上述的技术问题，本发明提出一种基于ROI的交通标志牌实时检测方法及系统，首先利用颜色特性提取图像中的候选区域，再结合一定的规则确定图像中的ROI区域，这样确定的ROI区域可以去掉场景图像中的干扰因素，再利用YOLO v3在ROI区域内检测交通标志牌，提升了交通标志牌检测的精度和速度，解决了智能车辆在道路行驶过程中快速准确检测交通标志牌的难题。

本发明的第一目的是提供一种基于ROI的交通标志牌实时检测方法，包括进行YOLO V3网络检测识别，还包括以下步骤：

步骤1：将输入图像的颜色空间由RGB转换为HSV；

步骤2：交通标志牌主颜色提取；

步骤3：去除小连通区域，感兴趣区域提取。

优选的是，H的转换公式为

其中，R’＝R/255,G’＝G/255,B’＝B/255,C_max＝max(R’,G’,B’),

C_min＝min(R’,G’,B’),Δ＝C_max-C_min。

在上述任一方案中优选的是，S的转换公式为

在上述任一方案中优选的是，V的转换公式为V＝C_max。

在上述任一方案中优选的是，所述步骤2还包括在HSV颜色空间提取指示、警示、禁止类交通标志牌的主颜色，分别是蓝色、黄色和红色。

在上述任一方案中优选的是，所述主颜色的色彩范围为：

blue：

yellow：

red：

其中，H、S、V三分量都归一化到[0,1]范围。